11 Maneiras de Minimizar Custos de Dados e Impulsionar o Crescimento

Para que os dados comerciais sejam bem utilizados, é necessário calcular o retorno sobre o investimento, tal como acontece com investimentos em fábricas, expansão da empresa ou esforços de pesquisa e desenvolvimento. As organizações não podem operar sem dados, como informações sobre clientes, produtos, transações, funcionários, finanças, economia e concorrentes. Precisamos desses dados para crescer e prosperar. No entanto, dados de alta qualidade têm um custo para serem adquiridos, armazenados, gerenciados, protegidos e analisados. Quanto mais dados as empresas têm, maior a capacidade de atender aos clientes e colaborar com os parceiros. Porém, isso também aumenta o tempo, o esforço e os recursos que devem investir em todo o ecossistema de dados. As empresas se beneficiam do tratamento consistente dos dados com esse tipo de mentalidade de ROI.

Este artigo explorará principalmente o lado dos custos na equação do ROI de dados e se concentrará em maneiras de controlar e minimizar os custos de aquisição, armazenamento, segurança e uso desses dados.

O que são custos de dados?

Custos de dados são as despesas associadas à aquisição, manutenção, segurança e uso de dados empresariais. Muitos desses custos de dados são claros. Os dados em si precisam estar armazenados em algum lugar, seja on-premises em um disco rígido ou matriz de armazenamento, por exemplo, ou em armazenamento baseado em nuvem (que também consiste em discos rígidos físicos). Há softwares para organizar esses dados, como um sistema de gerenciamento de conteúdo, banco de dados relacional, data warehouse ou data lake, ou outra estrutura. Esse software tem custos de licença comercial ou contratos de assinatura/suporte ao usar soluções de código aberto. Os dados precisam ser copiados, o que exige armazenamento adicional e software para gerenciar esses backups e preparar uma possível recuperação limitada caso alguns dados sejam perdidos ou uma restauração completa em caso de desastre físico.

Também podem existir taxas de licenciamento ou outros custos para adquirir dados de um fornecedor terceirizado. É necessário ter controles de segurança e acesso, talvez para atender às regulamentações do setor ou do governo e para abordar questões de privacidade. Há custos associados à validação dos dados, bem como à garantia ou melhoria da qualidade dos dados, como a correção de informações desatualizadas.

Também podem existir custos para aproveitar ao máximo os dados, o que exige software para interfaces de usuário, análises e relatórios, e até mesmo software de deep learning ou inteligência artificial para descobrir insights.

Por fim, existem custos relacionados ao desempenho e à escalabilidade. Quando os dados crescem de megabytes para terabytes ou até petabytes, é necessário software sofisticado, planejamento cuidadoso e, potencialmente, ferramentas de automação para manter e usar esses dados, além do hardware para armazená-los e acessá-los em grande escala. E para cada um dos custos de dados mencionados acima, as empresas precisam contratar pessoas qualificadas para gerenciar e operar suas ferramentas de gerenciamento de dados.

Principais conclusões

• Antes de iniciar um programa de redução de custos de dados, você deve entender seus ativos de dados atuais, como esses dados são usados, onde os dados estão crescendo mais rápido e onde estão os gargalos.
• Não esconda seus custos de dados dentro de um grande orçamento de TI. Separe os gastos com dados e identifique onde estão as maiores despesas (e as de crescimento mais rápido). Isso ajudará a identificar as maiores oportunidades de redução de custos.
• Explore arquiteturas de dados alternativas, como consolidar vários bancos de dados e serviços em um banco de dados convergente para melhorar a eficiência, por exemplo, executar cargas de trabalho de análise e machine learning na mesma plataforma que o banco de dados transacional para reduzir etapas, acelerar a obtenção de insights e cortar custos.
• Os serviços de dados baseados em nuvem podem oferecer custos operacionais mais baixos, ao mesmo tempo que proporcionam o desempenho, a automação e a segurança necessários.

Redução dos custos de dados explicada

Reduzir os custos de dados começa com a compreensão do tipo de dados que uma organização possui. Alguns dados são relacionais, ou seja, podem ser considerados como estando em linhas e colunas. Outros dados são não estruturados e podem consistir em documentos, imagens, vídeos e arquivos binários. Depois que uma organização entende seus ativos de dados, o próximo passo é determinar o melhor formato para armazená-los, como um banco de dados relacional, um banco de dados NoSQL, um repositório de documentos etc., e considerar oportunidades de consolidação de bancos de dados. Também é essencial saber de onde os dados vêm, onde residem e onde e como serão usados.

Depois que uma organização entende seus dados e onde armazená-los da melhor forma, o próximo passo é adotar uma arquitetura de dados flexível, capaz de considerar todas essas fontes e usos de dados e que permita à organização otimizar sua aquisição, gerenciamento, armazenamento e análise. Um elemento essencial dessa arquitetura será encontrar o modelo de governança de dados adequado para determinar como os dados serão usados. Outra estratégia é escolher os sistemas de gerenciamento de dados on-premises ou em nuvem adequados para minimizar custos e, ao mesmo tempo, maximizar desempenho, flexibilidade, segurança e utilidade. Todas essas etapas permitirão que uma organização avalie o valor e o uso de qualquer conjunto de dados e tome as medidas corretas para reduzir os custos de entrega desse valor.

11 maneiras de reduzir os custos de dados

Não importa a quantidade de dados que uma empresa possua hoje, novos dados chegam todos os dias, talvez a cada segundo. Grande parte desses dados é necessária para conduzir operações comerciais, realizar transações, atender clientes e parceiros, capacitar o gerenciamento, gerar relatórios financeiros e garantir a conformidade. No entanto, alguns deles podem ter pouco valor. A seguir, apresentamos 11 maneiras de reduzir os custos de aquisição, transformação, armazenamento, segurança e utilização de todos esses dados. Em alguns casos, essas medidas podem gerar economias indiretas, em vez de reduções diretas no orçamento, devido ao aumento da agilidade dos negócios, da produtividade da equipe ou de outras eficiências.

Como criar um programa de redução de custos de dados

O objetivo de um programa de redução de custos de dados é ajudar você a fazer mais com custos mais baixos. Obtenha maiores insights de negócios e capacidade de resposta operacional de seus dados, gastando menos para gerenciá-los.

7 etapas do programa de redução de custos de dados

1. Estabeleça um responsável pelo programa
2. Avalie os gastos atuais com dados
3. Torne os custos dos dados visíveis
4. Estabeleça um orçamento de dados
5. Identifique as estratégias de redução de custos mais adequadas
6. Trabalhe com as partes interessadas em dados
7. Avalie os resultados

1. Estabeleça um responsável pelo programa.
   Você precisa de alguém que tenha uma visão geral do objetivo e que possa manter o foco nas etapas, marcos e cronogramas certos. Inicie o projeto de redução de custos de dados atribuindo um responsável pelo programa para manter isso como prioridade.
2. Avalie os gastos atuais com dados.
   Obtenha um relatório detalhado de como você está gastando seus dados e em que você está gastando. Identifique com atenção onde esses custos são estáticos e onde estão aumentando. Seja específico sobre o valor que você obtém com esse gasto.
3. Torne os custos de dados uma prioridade de negócios.
   Não deixe que os custos de dados fiquem ocultos dentro de um orçamento de TI. Quanto maior for sua compreensão dos custos reais, melhor você poderá gerenciá-los e mais fácil será para uma unidade de negócios determinar se o custo corresponde ao valor obtido com os dados.
4. Estabeleça um orçamento de dados.
   Agora que você sabe quanto está gastando hoje, e onde espera um aumentos de custos, decida quanto planeja gastar com base no custo total de propriedade (TCO). Isso fornecerá a meta de redução de custos.
5. Identifique estratégias de redução de custos.
   Há muitas maneiras de cortar custos, como alterar arquiteturas de dados, consolidar bancos de dados isolados em um único banco de dados convergente, adotar tecnologias de código aberto, migrar para a nuvem, contratar serviços de dados gerenciados e assim por diante. Calcule quais fazem sentido para sua organização.
6. Identifique a economia de custos pelas partes interessadas.
   Quais departamentos ou usuários estão pagando pelos dados, direta ou indiretamente? Trabalhe com eles para avaliar quais estratégias de redução de custos serão vantajosas para eles e onde o corte de custos representa um risco que não vale a pena.
7. Avalie os resultados.
   Parece óbvio que você deve responder à pergunta “ quanto economizamos?”, mas é preciso disciplina para fazer essa contabilidade e chegar a um número preciso. E você deve ir além para responder às perguntas “ onde reduzimos demais?” e “ onde devemos investir mais?”.

Exemplos de Redução de Custos de Dados

Muitas organizações, grandes e pequenas, estão reduzindo o custo dos dados, aproveitando a nuvem e as arquiteturas de dados modernas.

• A Pinnacle Teleservices, que melhora as comunicações de seus clientes, consolidou o processamento de transações on-line e as cargas de trabalho analíticas. A empresa eliminou processos de manutenção de hardware caros e abrangentes, bem como processos complexos de extração, transformação e carregamento (ETL), enquanto gerenciava mais de 3X suas transações diárias, até 1 bilhão.
• Uma empresa de preparação de testes acadêmicos, a Estuda.com reduziu seus custos de dados em 85%, ao mesmo tempo em que melhorou o tempo de resposta em um fator de 300, migrando para uma arquitetura de dados mais eficaz na nuvem para lidar com consultas complexas de usuários finais.
• A Licitapyme, que opera uma plataforma de licitação de contratos para pequenas empresas, migrou para uma arquitetura de banco de dados em nuvem convergente, reduzindo os custos em 74% e, ao mesmo tempo, tornando o tempo de carregamento da página da Web até 3X mais rápido, tornando menos provável que um usuário desista.

Reduza os custos de dados com o Oracle HeatWave

Os dados auxiliam todas as operações da sua empresa, desde faturas até registros de tradução, documentos, catálogos de peças, listas de preços e gerenciamento de estoque. Usar esses dados operacionais de forma mais eficaz desbloqueia novas oportunidades. Mas esses dados aumentam a cada dia e, com eles, o custo. Felizmente, você pode tomar medidas para reduzir o custo dos dados, impulsionando o crescimento dos negócios e melhorando a eficiência.

O HeatWave permite usar a IA generativa automatizada e integrada e machine learning em um serviço em nuvem para transações e análises em escala de lakehouse. As empresas podem eliminar o custo e a complexidade de análises separadas e bancos de dados vetoriais, serviços de machine learning e processos de ETL, evitando os riscos de latência e segurança da movimentação de dados entre armazenamentos de dados. Com a automação integrada baseada em machine learning, desenvolvedores e administradores de banco de dados podem economizar tempo significativo, aumentar ainda mais o desempenho e reduzir custos. O HeatWave está disponível na Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e nos data centers dos clientes com a OCI Dedicated Region.

O desempenho da consulta do HeatWave Lakehouse é 15X mais rápido que o Amazon Redshift, 18X mais rápido que o Databricks e o Snowflake e 35X mais rápido que o Google BigQuery. O custo-benefício também é significativamente melhor. Muitas organizações em rápido crescimento usam o HeatWave para simplificar a infraestrutura de dados e reduzir os custos de gerenciamento de dados, melhorando o desempenho, a escalabilidade, a segurança e a produtividade.

Perguntas frequentes sobre redução de custos de dados

Qual é a primeira etapa para sair de um data center?

Quando estiver planejando sair de um data center, faça um levantamento completo de aplicações, dados, serviços, usuários e requisitos de segurança. Tudo nesse levantamento exigirá um plano de migração, seja para fazer “lift and shift“ das aplicações e dos dados existentes para a nuvem, escolher novas aplicações ou criar novas do zero.

Qual é o tempo de vida útil dos equipamentos em um data center?

Grandes partes da infraestrutura do data center, como sistemas HVAC (aquecimento, ventilação e ar condicionado), distribuição de energia e sistemas de segurança física, podem durar uma década ou mais com manutenção regular. Os equipamentos de computação, como servidores, roteadores, switches e armazenamento, são bons por três a cinco anos, como regra básica, antes de se tornarem obsoletos.

Quem é responsável pela segurança na nuvem?

A segurança física da infraestrutura de nuvem, os servidores, a infraestrutura de rede etc., é gerenciada pelos provedores de nuvem. A responsabilidade por proteger o software e os serviços é compartilhada entre o provedor de nuvem e a empresa.

Quanto tempo leva para sair de um data center?

São necessários meses para desativar completamente um data center. Uma infraestrutura de TI maior pode levar anos. Tudo depende do tamanho do data center, de sua complexidade e do volume de dados. Grande parte desse tempo será consumido fazendo um inventário completo, desenvolvendo planos, criando e testando novos softwares (se necessário) e treinando. Como mudar de escritório, a migração e a saída em si são uma fase relativamente curta, uma vez que o planejamento completo está concluído.